应用程序的数据分析方法、装置、电子设备及介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种应用程序的数据分析方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

随着计算机和智能终端的普及，由于计算机和智能终端中，都需要安装各种各样的应用程序(Application，APP)，以实现不同的功能，APP也随之得到了广泛的应用。

相关技术中，开发者或者运营对象为了解APP的运行情况，通常会收集一些APP的数据指标，如APP的下载量、新增对象数、以及活跃对象数等，进而根据APP的数据指标，对APP进行分析。

采用上述分析方式，仅针对单一的APP，收集APP的数据指标，从单一维度对APP进行分析，分析结果较为单一，难以全面的了解APP的运行情况和整体发展。因此，需要重新设计一种应用程序的数据分析方法，以克服上述缺陷。

发明内容

本申请实施例提供一种应用程序的数据分析方法、装置、电子设备及介质，用以从多维度对应用程序进行分析，以获得更为全面的分析结果。

第一方面，本申请实施例提供一种应用程序的数据分析方法，所述方法包括：

分别获取至少一个终端设备各自的应用程序集，其中，每个应用程序集包括：相应的一个终端设备上运行的多个应用程序各自的应用数据；

针对获得的至少一个应用程序集，分别执行以下操作：分别对一个应用程序集中每个应用程序的应用数据进行拆分，拆分出每个应用程序的应用情况数据，获得相应的终端设备中多个应用程序的应用情况数据；

对获得的至少一个终端设备中多个应用程序的应用情况数据，进行数据重构，得到用于记录部分或全部应用程序应用情况的数据集，并基于所述数据集，对所述应用程序中指定的目标应用程序的应用情况进行分析。

第二方面，本申请实施例提供一种应用程序的数据分析装置，包括：

获取单元，用于分别获取至少一个终端设备各自的应用程序集，其中，每个应用程序集包括：相应的一个终端设备上运行的多个应用程序各自的应用数据；

数据拆分单元，用于针对获得的至少一个应用程序集，分别执行以下操作：分别对一个应用程序集中每个应用程序的应用数据进行拆分，拆分出每个应用程序的应用情况数据，获得相应的终端设备中多个应用程序的应用情况数据；

处理单元，用于对获得的至少一个终端设备中多个应用程序的应用情况数据，进行数据重构，得到用于记录部分或全部应用程序应用情况的数据集，并基于所述数据集，对所述应用程序中指定的目标应用程序的应用情况进行分析。

可选的，所述应用情况数据至少包括：所述终端设备中已安装的应用程序各自的标识信息以及使用记录；所述处理单元具体用于：

以列存储的方式，分别记录一个终端设备中已安装的应用程序的标识信息和使用记录；

将以列存储方式记录的已安装应用程序的标识信息和使用记录嵌套存储，获得用于记录部分或全部应用程序应用情况的第一子数据集；

基于所述第一子数据集，对所述应用程序中指定的目标应用程序进行应用情况分析。

可选的，所述处理单元具体用于采用以下操作中的至少一种，基于所述第一子数据集，对所述应用程序中指定的目标应用程序进行应用情况分析：

在所述第一子数据集中，统计安装有所述目标应用程序和预设应用程序的终端设备，得到共有设备统计结果，并基于所述共有设备统计结果，对所述目标应用程序与所述预设应用程序的共存情况进行分析；

在所述第一子数据集中，统计安装所述目标应用程序、且未安装所述预设应用程序的终端设备，得到独占设备统计结果，并基于所述独占设备统计结果，对所述目标应用程序的使用情况进行分析。

可选的，所述应用情况数据至少包括：所述终端设备中已安装的应用程序各自的标识信息；所述处理单元具体用于：

针对每个应用程序，分别执行以下操作：使用第二进制按位记录，一个应用程序在多个预设时间内每个预设时间段的安装状态，并将按位记录的第二进制的数值，转换为第一进制的数值，获得一个应用程序对应的第一进制的数值记录；

存储部分或全部应用程序对应的第一进制的数值记录，获得记录部分或全部应用程序在多个预设时间段内的安装状态的第二子数据集；

基于所述第二子数据集，对所述目标应用程序进行应用情况分析。

可选的，所述处理单元具体用于：采用以下操作中的至少一种，基于所述第二子数据集，对所述目标应用程序进行应用情况分析：

在所述第二子数据集中，统计所述目标应用程序对应的记录数值等于预设值的终端设备数量，对所述目标应用程序的新增安装情况进行分析；

针对所述至少一个终端设备，分别执行以下操作：在所述第二子数据集中，将所述目标应用程序在一个终端设备中对应的记录数值与第一预设数值进行位运算，获得一个终端设备对应的运算结果，基于获得的至少一个终端设备对应的运算结果，对安装所述目标应用程序后的留存情况进行分析；

针对所述至少一个终端设备，分别执行以下操作：在所述第二子数据集中，将所述目标应用程序在一个终端设备中对应的记录数值与第二预设数值进行位运算，获得一个终端设备对应的运算结果，基于获得的至少一个终端设备对应的运算结果，对所述目标应用程序的卸载情况进行分析。

可选的，所述应用情况数据至少包括：所述终端设备中已安装的应用程序各自的标识信息以及使用记录；所述处理单元具体用于：

基于所述应用情况数据，统计预设周期内每个应用程序的安装次数和使用次数；

存储部分或全部应用程序在预设周期内的安装次数和使用次数，获得用于记录部分或全部应用程序预设周期内，安装次数和使用次数的第三子数据集；

基于所述第三子数据集，对所述目标应用程序进行应用情况分析。

可选的，所述处理单元，具体用于：采用以下操作中的至少一种，基于所述第三子数据集，对所述目标应用程序进行应用情况分析：

在所述第三子数据集中，基于安装次数进行降序排列，获得安装量排列结果，并基于所述安装量排列结果，对所述目标应用程序的安装情况进行分析；

在所述第三子数据集中，基于相邻预设周期内安装次数的增长数值，进行降序排列，获得安装增长量排列结果，并基于所述安装增长量排列结果，对所述目标应用程序的新增安装情况进行分析；

在所述第三子数据集中，基于使用次数进行降序排列，获得使用量排列结果，并基于所述使用量排列结果，对所述目标应用程序的使用情况进行分析。

可选的，所述处理单元，具体用于：至少采用以下操作，基于所述第三子数据集，对所述目标应用程序进行应用情况分析：

针对至少一个所述应用程序，分别执行以下操作：在所述第三子数据集中，将相邻预设周期内安装次数的增长数值，与预设阈值进行比较，获得比较结果；

基于获得的至少一个应用程序对应的比较结果，对所述目标应用程序的应用前景进行分析。

可选的，所述数据拆分单元，具体用于：

基于预先定义的应用数据中各个字段归属的属性，从每个应用程序的应用数据中，筛选出属性归属于应用情况数据的字段，得到每个应用程序的应用情况数据。

可选的，所述应用情况数据中还包括：应用程序的标识和数据包标识；

所述数据拆分单元还用于：基于所述应用情况数据中包括的数据包标识，对应用程序标识进行预处理，获得处理后的应用情况数据；

所述处理单元具体用于：对获得的至少一个终端设备中多个应用程序的处理后的应用情况数据，进行数据重构，得到用于记录部分或全部应用程序应用情况的数据集。

可选的，所述数据拆分单元，具体用于：

针对每个数据包标识，分别执行以下操作：

若数据包标识对应多个应用程序标识，将所述多个应用程序标识中满足预设条件的应用程序标识，确定为应用程序标准标识，并使用所述应用程序标准标识，统一所述数据包标识对应的应用程序标识；

若数据包标识对应的多个应用程序标识中部分应用程序标识缺失，则在未缺失的应用程序标识中，确定所述数据包标识对应的应用程序标准标识，使用所述应用程序标准标识，统一所述数据包标识对应的应用程序标识，并补充所述缺失的应用程序标识。

第三方面，本申请实施例提供的一种计算机设备，包括处理器和存储器，其中，所述存储器存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述第一方面中任意一种应用程序的数据分析方法。

第四方面，本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质，其包括计算机程序，当所述计算机程序在计算机设备上运行时，所述计算机程序用于使所述计算机设备执行上述第一方面中任意一种应用程序的数据分析方法。

第五方面，本申请实施例提供的一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序存储在计算机可读存储介质中；当计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取所述计算机程序时，所述处理器执行所述计算机程序，使得所述计算机设备执行上述第一方面中任意一种应用程序的数据分析方法。

本申请有益效果如下：

本申请实施例提供的应用程序的数据分析方法、装置、电子设备及介质，在分别获取至少一个终端设备各自的应用程序集之后，从获得的至少一个应用程序集中，拆分出相应的终端设备中多个应用程序的应用情况数据，并对获得的至少一个终端设备中多个应用程序的应用情况数据，进行数据重构，得到用于记录部分或全部应用程序应用情况的数据集，由于此数据集中记录了部分或全部应用程序在多个终端设备中的应用情况，因此，在基于该数据集，可以方便统计应用应用程序的数据指标，对指定的目标应用程序的应用情况进行分析，不仅可以从微观角度，结合目标应用程序自身的应用情况数据，对目标应用程序进行应用情况的分析，还可以从宏观角度，对所有应用程序(包括目标应用程序)的应用情况进行分析，实现从多个维度对指定的目标应用程序进行应用情况分析。

本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施例中的一种应用场景示意图；

图2为本申请实施例中的一种应用程序的数据分析方法的实施流程图；

图3为本申请实施例中对应用程序的应用数据进行拆分的示意图；

图4为本申请实施例中对应用属性数据进行拆分的示意图；

图5为本申请实施例中对应用程序数据进行拆分的示意图；

图6为本申请实施例中对应用数据拆分后获得的静态属性数据、动态属性数据和应用情况数据的示意图；

图7为本申请实施例中一种对应用情况数据进行预处理的示意图；

图8为本申请实施例中另一对应用情况数据进行预处理的示意图；

图9为本申请实施例中一种记录应用情况数据的数据表的示意图；

图10为本申请实施例中另一记录应用情况数据的数据表的示意图；

图11为本申请实施例中对应用情况数据进行数据重构获得第一子数据集的示意图；

图12为本申请实施例中对目标应用程序和预设应用程序共存情况进行分析的示意图；

图13为本申请实施例中对目标应用程序独占终端设备情况进行分析的示意图；

图14为本申请实施例中对预设应用程序独占终端设备情况进行分析的示意图；

图15为本申请实施例中对应用情况数据进行数据重构获得第二子数据集的示意图；

图16为本申请实施例中对目标应用程序新增安装情况进行分析的示意图；

图17为本申请实施例中对安装目标应用程序后的次日留存情况进行分析的示意图；

图18为本申请实施例中对目标应用程序的卸载情况进行分析的示意图；

图19为本申请实施例中对目标应用程序的预设周期内的安装量进行分析的示意图；

图20为本申请实施例中对目标应用程序的预设周期内的新增安装量进行分析的示意图；

图21为本申请实施例中对目标应用程序的预设周期内的使用量进行分析的示意图；

图22为本申请实施例中应用程序的数据分析方法的整体流程的示意图；

图23为本申请实施例中应用程序的数据分析方法的整体实施流程的示意图；

图24为本申请实施例中的一种应用程序的数据分析装置的组成结构示意图；

图25为应用本申请实施例的一种电子设备的一个硬件组成结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请技术方案的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请文件中记载的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请技术方案保护的范围。

可以理解的是，在本申请的下述具体实施方式中，涉及到终端设备中的应用程序集和应用程序的应用数据，当本申请的各实施例运用到具体产品或技术中时，需要获得相关许可或者同意，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

下面对本申请实施例的设计思想进行简要介绍：

随着计算机和智能终端的普及，由于计算机和智能终端中，都需要安装各种各样的应用程序APP，以实现不同的功能，APP也随之得到了广泛的应用。

相关技术中，开发者或者运营对象为了解APP的运行情况，通常会收集一些APP的数据指标，如APP的下载量、新增对象数、以及活跃对象数等，进而根据APP的数据指标，对APP进行分析。

采用上述分析方式，仅针对单一的APP，收集APP的数据指标，从单一维度对APP进行分析，分析结果较为单一，难以全面的了解APP的运行情况和整体发展。

鉴于此，本申请实施例提供一种应用程序的数据分析方法、装置、电子设备及介质，在分别获取至少一个终端设备各自的应用程序集之后，从获得的至少一个应用程序集中，拆分出相应的终端设备中多个应用程序的应用情况数据，并对获得的至少一个终端设备中多个应用程序的应用情况数据，进行数据重构，得到用于记录部分或全部应用程序应用情况的数据集，由于此数据集中记录了部分或全部应用程序在多个终端设备中的应用情况，因此，在基于该数据集，可以方便统计应用程序的数据指标，对指定的目标应用程序的应用情况进行分析，不仅可以从微观角度，结合目标应用程序自身的应用情况数据，对目标应用程序进行应用情况的分析，还可以从宏观角度，对所有应用程序(包括目标应用程序)的应用情况进行分析，实现从多个维度对指定的目标应用程序进行应用情况分析。

以下结合说明书附图对本申请的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本申请，并不用于限定本申请，并且在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

如图1所示，其为本申请实施例的应用场景示意图。该应用场景图中包括对象(对象1、对象2…对象n)使用的终端设备110和多个服务器中的任一个服务器120。

在本申请实施例中，终端设备110包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑等设备；终端设备110上可以安装有各种各样的应用程序，每个应用程序可以有各自的应用服务器，应用程序可以是软件，也可以是网页、小程序等。服务器120可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

需要说明的是，本申请实施例中的应用程序的数据分析方法，可以由服务器120执行，服务器120分别获取至少一个终端设备各自的应用程序集，每个应用程序集包括：相应的一个终端设备上运行的多个应用程序各自的应用数据，并针对获得的至少一个应用程序集，分别执行以下操作：分别对一个应用程序集中每个应用程序的应用数据进行拆分，拆分出每个应用程序的应用情况数据，获得相应的终端设备中多个应用程序的应用情况数据；然后对获得的至少一个终端设备中多个应用程序的应用情况数据，进行数据重构，得到用于记录部分或全部应用程序应用情况的数据集，并基于获得的数据集，对应用程序中指定的目标应用程序的应用情况进行分析。

在一种可选的实施方式中，终端设备110与服务器120之间可以通过通信网络进行通信。通信网络是有线网络或无线网络。

需要说明的是，图1所示只是举例说明，实际上终端设备110和服务器120的数量和通信方式均不受限制，当服务器120的数量为多个时，多个服务器120可组成为一区块链，而服务器120为区块链上的节点，在本申请实施例中不做具体限定。

下面结合上述描述的应用场景，参考附图来描述本申请示例性实施方式提供的应用程序的数据分析方法，需要注意的是，上述应用场景仅是为了便于理解本申请的精神和原理而示出，本申请的实施方式在此方面不受任何限制。

参阅图2所示，其为本申请实施例中的一种应用程序的数据分析方法的实施流程图，该方法的具体实施流程如下S201-S204：

S201，分别获取至少一个终端设备各自的应用程序集，其中，每个应用程序集包括：相应的一个终端设备上运行的多个应用程序各自的应用数据。

实际应用中，由于本申请实施例是对应用程序的应用情况进行分析，获取到的应用程序集越多，对应用程序应用情况的分析结果越准确，因此，在获取至少一个终端设备各自的应用程序集时，本申请实施例可以尽可能多的获取终端设备各自的应用程序集。

S202，针对获得的至少一个应用程序集，分别执行以下操作：分别对一个应用程序集每个应用程序的应用数据进行拆分，拆分出每个应用程序的应用情况数据，获得相应的终端设备中多个应用程序的应用情况数据。

需要说明的是，应用程序集中包括：终端设备上运行的多个应用程序各自的应用数据，而应用程序各自的应用数据，如图3所示，包括应用属性数据和应用程序数据。其中，应用属性数据又可以拆分为静态属性数据和动态属性数据，静态属性数据是长期不变的公共属性，例如，静态属性数据包括性别、年龄、渠道channel、版本version、地域属性city、使用对象类型等，这些属性重复度高，每次获取应用程序的应用数据，都会获取到此部分静态属性数据。而动态属性数据，是使用对象使用应用程序时，在应用程序内的一系列行为活动上报的数据，随着使用对象在应用程序内部的操作不断增加数据记录，其是随着使用对象的行为事件时刻发生变化的。

本申请实施例中，还可以对应用程序数据进行进一步拆分，将应用程序数据拆分为静态属性数据和应用情况数据，其中，静态属性数据是长期不变的公共属性，每次获取应用程序的应用数据，都会获取到此部分静态属性数据，应用情况数据是使用对象授权后，上报的应用程序安装数据，此部分应用情况数据虽然无法用于分析应用程序的功能等，但是可以分析使用对象的使用偏好，还可以通过统计分析对应用程序的应用情况进行分析。

实际应用中，对应用数据进行拆分时，可以基于预先定义的应用数据中各个字段归属的属性，从每个应用程序的应用数据中，确定每个字段的属性，并筛选出属性归属于应用情况数据的字段，得到每个应用程序的应用情况数据。

在一个示例中，如图4所示，应用属性数据中包括日期、设备标识、性别、年龄、城市…动态属性1、动态属性2、动态属性3等字段，可以预先定义性别、年龄、城市等字段的属性为静态属性数据，动态属性1、动态属性2、动态属性3等字段的属性为动态属性数据，如此，即可将应用属性数据拆分为静态属性数据和动态属性数据。

如图5所示，应用程序数据中包括日期、设备标识、性别、年龄、城市…应用程序标识、数据包标识等字段，可以预先定义性别、年龄、城市等字段的属性为静态属性数据，应用程序标识、数据包标识等字段的属性为应用情况数据，如此，即可将应用程序数据拆分为静态属性数据和应用情况数据。

如图6所示，通过对应用程序集中每个应用程序的应用数据进行拆分，可以得到三张属性表，即静态属性数据表、动态属性数据表和应用情况数据表。

本申请实施例中，通过对应用程序的应用数据进行拆分，将应用数据拆分为静态属性数据、动态属性数据和应用情况数据，进一步基于应用情况数据进行应用程序的应用情况分析，能够避免应用数据中静态属性数据带来的大量重复数据冗余，提高数据的查询和处理速度。

当然，具体实施时，获取至少一个终端设备各自的应用程序集时，还可以获取终端设备的标识信息，并记录获取日期，其中，终端设备的标识信息用于标识不同的终端设备，获取日期用于表示获取应用程序集的日期，例如，记录的获取日期为20XX0A0B，即20XX年0A月0B日。

具体实施时，考虑到本申请实施例是对应用程序的应用情况进行分析，实际应用中，发现应用情况数据中，存在“一包多名”或者“一名多包”的问题，其中，“一包多名”指的是，例如A应用程序的应用情况数据中，应用程序标识包括“A-水果、A-美食、A-支付”等多个标识。而“一名多包”指的是，例如B应用程序的应用情况数据中，应用程序的数据包标识有“com.abc.B.XX1、com.abc.B、com.abc.B.XX2”，其中，XX1和XX2是平台标识。因此，无论是从数据包标识的角度去做统计，还是从应用程序标识的角度去做统计都是不合理的。

因此，为了保证应用程序应用情况分析的准确性，在获得终端设备中多个应用程序的应用情况数据之后，可以首先对应用情况数据进行预处理，确定数据包标识与应用程序标准标识之间的映射关系，并利用该映射关系中的应用程序标准标识，对数据包标识对应的部分不准确的应用程序标识进行修正，对数据包标识对应的部分缺失的应用程序标识进行填充。

具体来说，应用情况数据中包括：应用程序标识和数据包标识，在预处理之前，首先基于正则处理，对数据包标识进行处理，去掉“.com、.cn”、厂商“abc”、以及平台“XX1、XX2”等关键字，得到准确的数据包标识。

然后，针对每个数据包标识，分别执行以下操作：

若数据包标识对应多个应用程序标识，将多个应用程序标识中满足预设条件的应用程序标识，确定为应用程序标准标识，并使用应用程序标准标识，统一数据包标识对应的应用程序标识；其中，预设条件可以是出现次数最多，标识所包含字符数最少等。

在一个示例中，如图7所示，数据包标识为APP1对应有三个应用程序标识：app-name1、app-name101、app-name102，由于APP1与app-name102的映射关系是最多的(对象数量为300个)，因此，将应用程序标识app-name102，确定为数据包标识APP1对应的应用程序标准标识。最后，使用应用程序标准标识app-name102，统一数据包标识对应的应用程序标识，也即将图7表中示出的app-name1和app-name101均修改为app-name102。

若数据包标识对应的多个应用程序标识中部分应用程序标识缺失，则在未缺失的应用程序标识中，确定数据包标识对应的应用程序标准标识，使用应用程序标准标识，统一数据包标识对应的应用程序标识，并补充缺失的应用程序标识。

对于部分应用程序标识缺失的情况，在一个示例中，如图8所示，设备标识为2的终端设备中，安装了数据包标识为APP1的软件，但是无法知晓对应的应用程序标识，但是设备标识为1的终端设备中，也安装了数据包标识为APP1的软件，而且对应的应用程序标识是app-name1，如此，就可以将app-name1作为应用程序标准标识，填充到设备标识为2、3、4的应用情况数据中，作为数据包标识APP1对应的应用程序标识。

在实际操作中，如果APP1对应有多个应用程序标识，则如上图7所列举示例，可以将多个应用程序标识中满足预设条件的应用程序标识，确定为应用程序标准标识，例如，将多个应用程序标识中出现次数最多的应用程序标识，确定为应用程序标准标识。

S203，对获得的至少一个终端设备中多个应用程序的应用情况数据，进行数据重构，得到用于记录部分或全部应用程序应用情况的数据集，并基于数据集，对应用程序中指定的目标应用程序的应用情况进行分析。

需要说明的是，对至少一个终端设备中多个应用程序的应用情况数据进行数据重构时，若对应用情况数据进行了预处理，则记录预处理后的应用情况数据。另外，为了对应用程序的应用情况进行分析，在数据重构后的数据集中，还可以以行存储方式记录终端设备的标识和每一条数据对应的获取日期。

具体实施时，应用情况数据至少包括：终端设备中已安装的应用程序各自的标识信息以及使用记录，对获得的至少一个终端设备中多个应用程序的应用情况数据，进行数据重构，至少包括以下三种数据重构：

数据重构一、以列存储方式记录终端设备中已应用程序各自的标识信息及使用记录。

具体来说，首先以列存储的方式，分别记录一个终端设备中已安装的应用程序的标识信息和使用记录，并将以列存储方式记录的已安装应用程序的标识信息和使用记录嵌套存储，获得用于记录部分或全部应用程序应用情况的第一子数据集，然后基于第一子数据集，对应用程序中指定的目标应用程序进行应用情况分析。

具体实施时，列存储方式是指：一个终端设备中已安装的应用程序各自的标识信息以及使用记录，分别在一列中采用数组或者向量的形式记录，也即，在一列中采用数组或者向量的形式记录终端设备中已安装的应用程序各自的标识信息，在另一列中采用数组或者向量的形式记录终端设备中已安装的应用程序各自的使用记录。

相关技术中，提取出的应用情况数据中，通常采用如图9所示的数据结构进行记录，在XX0A01这一天，终端标识为U1的终端设备中，应用程序APP1的使用次数是1次，应用程序APP2的使用次数是14次。图9所示的数据结构虽然结构清楚，但是在对应用程序的应用情况进行分析，例如，统计某段时间内两个应用程序的共存情况时，往往需要对两张表进行join操作，而此表格一般数据量大，join操作将需要大量的运算时间，且需要计算资源很大。

为避免join操作，本申请对应用情况数据进行数据重构，如图10所示，在XX0A01这一天，终端标识为U1的终端设备中，应用程序安装列表是[APP1，APP2，…]将同一终端设备同一天的已安装应用程序数据存放在同一个列表里面，在Hive(基于Hadoop的一个数据仓库工具)表里面，可以通过array_contain函数，在一个表里面做查询计算，解决了分析应用程序共存情况、独占情况的问题。但是图10示出的这种结构，无法计算应用程序的使用次数，为了进一步加快查询速度，并优化计算，本申请实施例进一步对应用情况数据进行数据重构，如图11所示，在第一子数据集中，终端设备中已安装应用程序的标识信息和使用记录，均使用列存储的方式记录，依此来消除join操作，例如，在统计两个应用程序的共存情况时，利用array间的计算：hasAll(goals.app，[APP1，APP2])来取代join操作，查询APP1和APP2的共存情况。

具体实施时，对应用程序数据进行数据重构获得的第一子数据集，可以存储在数据库中。基于第一子数据集，对应用程序中指定的目标应用程序进行应用情况分析，至少可以对目标应用程序的以下几种应用情况进行分析：

1、两个应用程序的共存情况。具体地，在第一子数据集中，统计安装有目标应用程序和预设应用程序(可以是目标应用程序之外的任意一个应用程序，本申请实施例对此不做限定)的终端设备，得到共有设备统计结果，并基于共有设备统计结果，对目标应用程序与预设应用程序的共存情况进行分析。

在一个示例中，如图12所示，在图11所示第一子数据集中，利用array间的计算：hasAll(goals.app，[APP1，APP2])，查询并统计安装有目标应用程序APP1和预设应用程序APP2的终端设备，并绘制曲线分析目标应用程序和预设应用程序的共存情况。

2、目标应用程序独占终端设备的情况。具体地，在第一子数据集中，统计安装目标应用程序、且未安装预设应用程序的终端设备，得到目标应用程序独占设备统计结果，并基于目标应用程序独占设备统计结果，对目标应用程序的使用情况进行分析。

在一个示例中，如图13所示，在图11所示的第一子数据集中，利用array间的计算：hasAll(goals.app，[APP1])and not hasAll(goals.app，[APP2])，查询并统计安装目标应用程序APP1、且未安装预设应用程序APP2的终端设备，并绘制曲线分析目标应用程序独占终端设备的情况。

当然，在本申请其他实施例中，还可以对预设应用程序独占终端设备的情况进行分析。具体地，在第一子数据集中，统计安装预设应用程序、且未安装目标应用程序的终端设备，得到统计结果，并基于该统计结果，对预设应用程序的使用情况进行分析。

在一个示例中，如图14所示，在图11所示的第一子数据集中，利用array间的计算：hasAll(goals.app，[APP2])and not hasAll(goals.app，[APP1])，查询并统计安装目标应用程序APP2、且未安装预设应用程序APP1的终端设备，并绘制曲线分析预设应用程序独占终端设备的情况。

数据重构二、以第一进制的数值记录应用程序在多个预设时间段内的安装状态。

具体实施时，针对每个应用程序，分别执行以下操作：使用第二进制按位记录，一个应用程序在多个预设时间内每个预设时间段的安装状态，并将按位记录的第二进制的数值，转换为第一进制的数值，获得一个应用程序对应的第一进制的数值记录；存储部分或全部应用程序对应的第一进制的数值记录，获得记录部分或全部应用程序在多个预设时间段内的安装状态的第二子数据集；基于第二子数据集，对目标应用程序进行应用情况分析。

需要说明的是，一个预设时间段可以是一天、一个小时或者几个小时等，本申请实施例对此不做限定。在第二子数据集中，第一进制可以是十进制，第二进制可以是二进制，使用二进制0和1表示应用程序的安装状态，例如，0表示应用程序未安装，1表示应用程序已安装。当然，在本申请实施例中第一进制和第二进制也可以是其他进制，例如，第一进制为十六进制，第二进制为二进制。

在一个示例中，以应用程序的安装状态为例，假设终端设备标识为U1的终端设备中，应用程序APP1在XX0A01这一天的安装状态为安装，在XX0A02这一天的安装状态为未安装，在XX0A03这一天的安装状态为未安装，在XX0A04这一天的安装状态为安装，按照二进制进行位存储记录就是1001，转换为十进制记录就是9，应用程序APP2在XX0A01这一天的安装状态为未安装，在XX0A02这一天的安装状态为安装，在XX0A03这一天的安装状态为安装，在XX0A04这一天的安装状态为未安装，按照二进制进行位存储记录就是0110，转换为十进制记录就是6；终端设备标识为U2的终端设备中，应用程序APP1在XX0A01、XX0A02、XX0A03、XX0A04这四天的安装状态均未安装，按照二进制进行位存储记录就是0000，转换为十进制记录就是0，应用程序APP2在XX0A01这一天的安装状态为安装，在XX0A02这一天的安装状态为安装，在XX0A03这一天的安装状态为未安装，在XX0A04这一天的安装状态为安装，按照二进制进行位存储记录就是1101，转换为十进制记录就是13，如图15所示，记录部分或全部应用程序的安装状态，获得第二子数据集。

需要说明的是，本申请其他实施例中，应用情况数据中包括已安装应用程序的使用记录时，还可以以第一进制的数值记录部分或者全部应用程序在多个预设时间段内的使用状态，以第二进制的数值按位记录应用程序在多个预设时间段内每个预设时间段的使用状态。

具体实施时，基于第二子数据集，可以对目标应用程序的质量情况进行分析。

具体来说，基于第二子数据集，对目标应用程序进行应用情况分析，至少包括以下操作：

1、新增安装情况分析。在第二子数据集中，查询目标应用程序对应的记录数值等于预设值(例如1)的终端设备数量，对目标应用程序的新增安装情况进行分析。

在一个示例中，如图16所示，在图15所示的第二子数据集中，假设终端设备中应用程序的安装状态使用二进制0和1标识，已安装的应用程序安装状态为1，未安装的应用程序安装状态为0，则针对目标应用程序APP1，可以通过查询目标应用程序APP1对应的记录数值等于1的终端设备，统计应用程序APP1的新增安装情况，并绘制曲线分析目标应用程序APP1的新增安装情况。

2、安装后的留存情况分析。针对至少一个终端设备，分别执行以下操作：在第二子数据集中，将目标应用程序在一个终端设备中对应的记录数值与第一预设数值(例如，3)进行位运算，获得一个终端设备对应的运算结果，基于获得的至少一个终端设备对应的运算结果，对目标应用程序安装后的留存情况进行分析。其中，若一个预设时间段为一天，则可以对目标应用程序安装后的次日留存情况进行分析。

在一个示例中，如图17所示，在图15所示的第二子数据集中，假设终端设备中应用程序的安装状态使用二进制0和1标识，已安装的应用程序安装状态为1，未安装的应用程序安装状态为0，例如，终端设备中，在XX0A01和XX0A02都安装有目标应用程序APP1，那么目标应用程序APP1所在的对应的记录数值就是11，转换成十进制记录值3，此时可以利用如下算式bitAnd(APP1，3)＝3来计算终端设备中应用程序APP1的次日留存，从而统计出次日留存目标应用程序APP1的终端设备，并绘制曲线分析目标应用程序APP1安装后的次日留存情况进行分析。

3、卸载情况分析。针对至少一个终端设备，分别执行以下操作：在第二子数据集中，将目标应用程序在一个终端设备中对应的记录数值与第二预设数值(例如，2)进行位运算，获得一个终端设备对应的运算结果，基于获得的至少一个终端设备对应的运算结果，对应用程序安装的卸载情况进行分析。

在一个示例中，如图18所示，在图15所示的第二子数据集中，假设终端设备中应用程序的安装状态使用二进制0和1标识，已安装的应用程序安装状态为1，未安装的应用程序安装状态为0，例如，终端设备中，在XX0A01安装有目标应用程序APP1，XX0A02卸载了目标应用程序APP1，那么目标应用程序APP1所在的对应的记录数值就是10，转换成十进制记录值2，此时可以利用如下算式bitAnd(APP1，2)＝2来计算终端设备中应用程序APP1的卸载情况，从而统计出安装目标应用程序后次日卸载的终端设备，并绘制曲线分析安装后目标应用程序APP1的卸载情况进行分析。

需要说明的是，本申请上述实施例中，在第二子数据集中，预设时间段以天为单位进行举例说明，因此，可以对应用程序的次日留存情况、次日卸载情况进行分析，若在第二子数据集中，预设时间段以分钟或者秒钟为单位，则可以对应用程序的留存情况和卸载情况进行更为详细的分析。

数据重构三、记录预设周期内部分或全部应用程序的安装次数和使用次数。

具体实施时，基于应用情况数据，统计预设周期内每个应用程序的安装次数和使用次数；存储部分或全部应用程序在预设周期内的安装次数和使用次数，获得用于记录部分或全部应用程序预设周期内，安装次数和使用次数的第三子数据集；基于第三子数据集，对目标应用程序进行应用情况分析。

需要说明的是，预设周期可以是一周、一个月、一年等，本申请实施例对此不做限定。

具体基于第三子数据集，对目标应用程序进行应用情况分析时，包括以下分析中的至少一种：

1、预设周期内安装量分析。在第三子数据集中，基于安装次数进行降序排列，获得安装量排列结果，并基于安装量排列结果，对目标应用程序预设周期内安装量进行分析。

在一个示例中，如图19所示，在数据库中存储的第三子数据集中，基于XX年0A月份应用程序的安装次数进行降序排列，获得安装量排列结果，在此安装量排列结果中，目标应用程序APP1为第三名，据此可以对目标应用程序APP1的安装情况进行分析。

2、预设周期内新增安装量分析。在第三子数据集中，基于相邻预设周期内安装次数的增长数值，进行降序排列，获得安装增长量排列结果，并基于安装增长量排列结果，对目标应用程序预设周期内的新增安装量进行分析。

在一个示例中，如图20所示，在数据库中存储的第三子数据集中，基于XX年0B月份与XX年0A月份应用程序的安装次数的增长数值，进行降序排列，获得安装增长量排列结果，在此安装增长量排列结果中，目标应用程序APP1为第二名，据此可以对目标应用程序APP1的新增安装情况进行分析。

3、预设周期内使用情况分析。在第三子数据集中，基于使用次数进行降序排列，获得使用量排列结果，并基于使用量排列结果，对目标应用程序预设周期内的使用情况进行分析。

在一个示例中，如图21所示，在数据库中存储的第三子数据集中，基于XX年0A月份应用程序的使用次数进行降序排列，获得使用量排列结果，在此使用量排列结果中，目标应用程序APP1为第四名，据此可以对目标应用程序APP1的使用情况进行分析。

当然，需要说明的是，在安装量排列结果中，本申请实施例还可以据此排列结果发现预设周期内安装量最大的应用程序，在安装增长量排列结果中，本申请实施例还可以据此排列结果发现预设周期内安装增长量最大的应用程序，同样地，在使用量排列结果中，本申请实施例还可以据此排列结果发现预设周期内使用量最大的应用程序。

本申请实施例中，基于第三子数据集，还可以对应用程序的应用前景进行分析，发现新开发的应用程序或者安装次数爆增的应用程序。

具体地，基于第三子数据集，对目标应用程序的应用前景进行分析时，至少包括以下操作：针对至少一个应用程序，分别执行以下操作：在第三子数据集中，将相邻预设周期内安装次数的增长数值，与预设阈值进行比较，获得比较结果，基于获得的至少一个应用程序对应的比较结果，对目标应用程序的应用前景进行分析。

其中，预设阈值可以根据经验值设定，例如，预设阈值为20万或者50万等。

需要说明的是，根据所有应用程序的安装量增长数值与预设阈值的关系，可以对目标应用程序的应用前景进行分析，还可以发现新开发的应用程序或者安装次数爆增的应用程序。

在一个示例中，对比所有应用程序本周期和上一周期的安装量量级，假设某一类应用程序上一周期为的安装次数0，本周期的安装次数量级大于某个量级，则可以将此类应用程序视为有价值的新开发的应用程序，如果此类应用程序属于游戏类别，则属于发现新开发的游戏应用程序。关于发现安装次数暴增的应用程序，同样对比所有应用程序本周期安装量和上一周期安装量的量级，如果某应用程序本周期的安装量是50万，而上一周期的安装量是10万以下，则属于从10万到50万的应用程序安装次数爆增，以此类推，如果某应用程序本周期的安装量是100万，而上一周期的安装量是50万以下，则属于从50万到100万的应用程序安装次数爆增，如此，可以发现安装量爆增的应用程序。

总体而言，本申请实施例，通过对至少一个终端设备中多个应用程序的应用情况数据进行数据重构，不仅避免了静态属性数据带来的数据冗余，提高了对应用程序的应用情况进行分析时，查询数据的速度，而且可以从多维度对应用程序的应用情况进行分析。在微观层面，可以对目标应用程序与预设应用程序的共存情况、各自的独占情况进行分析，也可以对目标应用程序的质量情况进行分析，还可以对应用程序的新增安装情况、次日留存情况、以及卸载情况进行分析。在宏观层面，可以对应用程序的应用前景进行分析，还可以发现新开发的应用程序和安装量爆增的应用程序。

本申请实施例提供的应用程序的数据分析方法，其整体处理流程，如图22所示，包括以下步骤：

S2201，分别获取至少一个终端设备各自的应用程序集，其中，每个应用程序集包括：相应的一个终端设备上运行的多个应用程序各自的应用数据。

S2202，针对获得的至少一个应用程序集，分别进行以下操作：对一个应用程序集中每个应用程序的应用数据进行拆分，拆分出每个应用程序的应用情况数据，获得至少一个终端设备中多个应用程序的应用情况数据。

S2203，对应用情况数据进行预处理，也即对应用情况数据中包括的数据包标识和应用程序标识进行预处理，确定数据包标识与应用程序标准标识的映射关系，对部分不准确的应用程序标识进行修正，对缺失的应用程序标识进行填充。

S2204，基于预处理后的应用情况数据，进行数据重构。

S2205，对至少一个终端设备中已安装应用程序的标识信息和使用记录，进行数据重构，以列存储的方式，记录终端设备中已安装应用程序的标识信息和使用记录，获得第一子数据集。

S2206，基于第一子数据集，对应用程序中指定目标应用程序占有终端设备的情况进行分析，具体可以对目标应用程序和预设应用程序的共存情况进行分析，可以对目标应用程序独占终端设备的情况进行分析，还可以对预设应用程序独占终端设备的情况进行分析。

S2207，对部分或全部应用程序多个预设时间段内的安装状态进行数据重构，以第一进制的数值记录部分或全部应用程序在多个预设时间段内的安装状态，获得第二子数据集，其中，第一进制的数值是由第二进制的数值转换得到的，第二进制的数值是按位记录应用程序在多个预设时间段内每个预设时间段的安装状态得到的。

S2208，基于第二子数据集，对目标应用程序的质量情况进行分析。具体可以对目标应用程序的新增安装情况、次日留存情况、以及卸载情况进行分析。

S2209，对部分或全部应用程序在预设周期内的安装次数和使用次数进行数据重构，获得第三子数据集。

S2210，基于第三子数据集，对目标应用程序的应用前景情况进行分析。具体可以对目标应用程序预设周期内的新增安装量、安装量、使用情况进行分析，并可以进行新开发应用程序的发现和安装次数爆增应用程序的发现。

本申请实施例提供的应用程序的数据分析方法，其整体实施流程，如图23所示，在分别获取至少一个终端设备的应用程序集之后，从获得的至少一个应用程序集中分别拆分出相应的终端设备中多个应用程序的应用情况数据，并对应用情况数据进行预处理，得到处理后的应用情况数据。

基于处理后的应用情况数据，进行数据重构，实际数据处理过程中，会对数据进行迭代处理，但是数据迭代的中间结果会存在一定的问题。例如，通过第一次迭代，得到第一次迭代的数据表，此第一次迭代的数据表，虽然结构清楚，但是在对应用程序的应用情况进行分析，例如，统计某段时间内两个应用程序的共存情况时，往往需要对两张表进行join操作，而且此表格一般数据量大，join操作将需要大量的运算时间，且需要计算资源很大。为避免join操作，进行第二次迭代，得到第二次迭代的数据表，此第二次迭代的数据表，无法计算应用程序的使用次数，而且计算应用程序的留存情况时仍需join操作。

本申请实施例基于处理后的应用情况数据，进行数据重构，对至少一个终端设备中已安装应用程序的标识信息和使用记录，进行数据重构，以列存储的方式，记录终端设备中已安装应用程序的标识信息和使用记录，获得第一子数据集，并基于第一子数据集，对目标应用程序和预设应用程序的共存情况、目标应用程序独占终端设备情况、以及预设应用程序独占终端设备情况进行分析；对部分或全部应用程序多个预设时间段内的安装状态进行数据重构，以第一进制的数值记录部分或全部应用程序在多个预设时间段内的安装状态，获得第二子数据集，基于第二子数据集，对目标应用程序的新增安装情况、次日留存情况、以及卸载情况进行分析；对部分或全部应用程序在预设周期内的安装次数和使用次数进行数据重构，获得第三子数据集，对目标应用程序预设周期内的新增安装量、安装量、使用情况进行分析，并可以进行新开发应用程序的发现和安装次数爆增应用程序的发现。

基于同样的发明构思，如图24所示，本申请实施例提供一种应用程序的数据分析装置2400，包括：

获取单元2401，用于分别获取至少一个终端设备各自的应用程序集，其中，每个应用程序集包括：相应的一个终端设备上运行的多个应用程序各自的应用数据；

数据拆分单元2402，用于针对获得的至少一个应用程序集，分别执行以下操作：分别对一个应用程序集中每个应用程序的应用数据进行拆分，拆分出每个应用程序的应用情况数据，获得相应的终端设备中多个应用程序的应用情况数据；

处理单元2403，用于对获得的至少一个终端设备中多个应用程序的应用情况数据，进行数据重构，得到用于记录部分或全部应用程序应用情况的数据集，并基于数据集，对应用程序中指定的目标应用程序的应用情况进行分析。

可选的，应用情况数据至少包括：终端设备中已安装的应用程序各自的标识信息以及使用记录；处理单元2403具体用于：

以列存储的方式，分别记录一个终端设备中已安装的应用程序的标识信息和使用记录；

将以列存储方式记录的已安装应用程序的标识信息和使用记录嵌套存储，获得用于记录部分或全部应用程序应用情况的第一子数据集；

基于第一子数据集，对应用程序中指定的目标应用程序进行应用情况分析。

可选的，处理单元2403具体用于采用以下操作中的至少一种，基于第一子数据集，对应用程序中指定的目标应用程序进行应用情况分析：

在第一子数据集中，统计安装有目标应用程序和预设应用程序的终端设备，得到共有设备统计结果，并基于共有设备统计结果，对目标应用程序与预设应用程序的共存情况进行分析；

在第一子数据集中，统计安装目标应用程序、且未安装预设应用程序的终端设备，得到独占设备统计结果，并基于独占设备统计结果，对目标应用程序的使用情况进行分析。

可选的，应用情况数据至少包括：终端设备中已安装的应用程序各自的标识信息；处理单元2403具体用于：

针对每个应用程序，分别执行以下操作：使用第二进制按位记录，一个应用程序在多个预设时间内每个预设时间段的安装状态，并将按位记录的第二进制的数值，转换为第一进制的数值，获得一个应用程序对应的第一进制的数值记录；

存储部分或全部应用程序对应的第一进制的数值记录，获得记录部分或全部应用程序在多个预设时间段内的安装状态的第二子数据集；

基于第二子数据集，对目标应用程序进行应用情况分析。

可选的，处理单元2403具体用于：采用以下操作中的至少一种，基于第二子数据集，对目标应用程序进行应用情况分析：

在第二子数据集中，统计目标应用程序对应的记录数值等于预设值的终端设备数量，对目标应用程序的新增安装情况进行分析；

针对至少一个终端设备，分别执行以下操作：在第二子数据集中，将目标应用程序在一个终端设备中对应的记录数值与第一预设数值进行位运算，获得一个终端设备对应的运算结果，基于获得的至少一个终端设备对应的运算结果，对安装目标应用程序后的留存情况进行分析；

针对至少一个终端设备，分别执行以下操作：在第二子数据集中，将目标应用程序在一个终端设备中对应的记录数值与第二预设数值进行位运算，获得一个终端设备对应的运算结果，基于获得的至少一个终端设备对应的运算结果，对目标应用程序的卸载情况进行分析。

可选的，应用情况数据至少包括：终端设备中已安装的应用程序各自的标识信息以及使用记录；处理单元2403具体用于：

基于应用情况数据，统计预设周期内每个应用程序的安装次数和使用次数；

存储部分或全部应用程序在预设周期内的安装次数和使用次数，获得用于记录部分或全部应用程序预设周期内，安装次数和使用次数的第三子数据集；基于第三子数据集，对目标应用程序进行应用情况分析。

可选的，处理单元2403，具体用于：采用以下操作中的至少一种，基于第三子数据集，对目标应用程序进行应用情况分析：

在第三子数据集中，基于安装次数进行降序排列，获得安装量排列结果，并基于安装量排列结果，对目标应用程序的安装情况进行分析；

在第三子数据集中，基于相邻预设周期内安装次数的增长数值，进行降序排列，获得安装增长量排列结果，并基于安装增长量排列结果，对目标应用程序的新增安装情况进行分析；

在第三子数据集中，基于使用次数进行降序排列，获得使用量排列结果，并基于使用量排列结果，对目标应用程序的使用情况进行分析。

可选的，处理单元2403，具体用于：至少采用以下操作，基于第三子数据集，对目标应用程序进行应用情况分析：

针对至少一个应用程序，分别执行以下操作：在第三子数据集中，将相邻预设周期内安装次数的增长数值，与预设阈值进行比较，获得比较结果；

基于获得的至少一个应用程序对应的比较结果，对目标应用程序的应用前景进行分析。

可选的，数据拆分单元2402，具体用于：

基于预先定义的应用数据中各个字段归属的属性，从每个应用程序的应用数据中，筛选出属性归属于应用情况数据的字段，得到每个应用程序的应用情况数据。

可选的，应用情况数据中还包括：应用程序的标识和数据包标识；

数据拆分单元2402还用于：基于应用情况数据中包括的数据包标识，对应用程序标识进行预处理，获得处理后的应用情况数据；

处理单元2403具体用于：对获得的至少一个终端设备中多个应用程序的处理后的应用情况数据，进行数据重构，得到用于记录部分或全部应用程序应用情况的数据集。

可选的，数据拆分单元2402，具体用于：

针对每个数据包标识，分别执行以下操作：

若数据包标识对应多个应用程序标识，将多个应用程序标识中满足预设条件的应用程序标识，确定为应用程序标准标识，并使用应用程序标准标识，统一数据包标识对应的应用程序标识；

若数据包标识对应的多个应用程序标识中部分应用程序标识缺失，则在未缺失的应用程序标识中，确定数据包标识对应的应用程序标准标识，使用应用程序标准标识，统一数据包标识对应的应用程序标识，并补充缺失的应用程序标识。

与上述方法实施例基于同一发明构思，本申请实施例中还提供了一种电子设备。在一种实施例中，该电子设备可以是服务器，如图1所示的服务器120。在该实施例中，电子设备的结构可以如图25所示，包括存储器2501，通讯模块2503以及一个或多个处理器2502。

存储器2501，用于存储处理器2502执行的计算机程序。存储器2501可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统，以及运行即时通讯功能所需的程序等；存储数据区可存储各种即时通讯信息和操作指令集等。

存储器2501可以是易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(random-access memory，RAM)；存储器2501也可以是非易失性存储器(non-volatilememory)，例如只读存储器，快闪存储器(flash memory)，硬盘(hard disk drive，HDD)或固态硬盘(solid-state drive，SSD)；或者存储器2501是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的计算机程序并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器2501可以是上述存储器的组合。

处理器2502，可以包括一个或多个中央处理单元(central processing unit，CPU)或者为数字处理单元等等。处理器2502，用于调用存储器2501中存储的计算机程序时实现上述应用程序的数据分析方法。

通讯模块2503用于与终端设备和其他服务器进行通信。

本申请实施例中不限定上述存储器2501、通讯模块2503和处理器2502之间的具体连接介质。本申请实施例在图25中以存储器2501和处理器2502之间通过总线2504连接，总线2504在图25中以粗线描述，其它部件之间的连接方式，仅是进行示意性说明，并不引以为限。总线2504可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于描述，图25中仅用一条粗线描述，但并不描述仅有一根总线或一种类型的总线。

存储器2501中存储有计算机存储介质，计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令用于实现本申请实施例的应用程序的数据分析方法。处理器2502用于执行上述的应用程序的数据分析方法，如图2所示。

在一些可能的实施方式中，本申请提供的应用程序的数据分析方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括计算机程序，当程序产品在电子设备上运行时，计算机程序用于使电子设备执行本说明书上述描述的根据本申请各种示例性实施方式的应用程序的数据分析方法中的步骤，例如，电子设备可以执行如图2中所示的步骤。

程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

本申请的实施方式的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括计算机程序，并可以在电子设备上运行。然而，本申请的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被命令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由命令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请操作的计算机程序，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。计算机程序可以完全地在用户电子设备上执行、部分地在用户电子设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户电子设备上部分在远程电子设备上执行、或者完全在远程电子设备或服务器上执行。在涉及远程电子设备的情形中，远程电子设备可以通过任意种类的网络包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户电子设备，或者，可以连接到外部电子设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之，上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本申请方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用计算机程序的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序命令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序命令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的命令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序命令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的命令产生包括命令装置的制造品，该命令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序命令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的命令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。